黑松山资源网 Design By www.paidiu.com
一、环境配置
需要 pillow 和 pytesseract 这两个库,pip install 安装就好了。
install pillow -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com pip install pytesseract -i http://pypi.douban.com/simple --trusted-host pypi.douban.com
安装好Tesseract-OCR.exe
pytesseract 库的配置:搜索找到pytesseract.py,打开该.py文件,找到 tesseract_cmd,改变它的值为刚才安装 tesseract.exe 的路径。
二、验证码识别
识别验证码,需要先对图像进行预处理,去除会影响识别准确度的线条或噪点,提高识别准确度。
实例1
import cv2 as cv import pytesseract from PIL import Image def recognize_text(image): # 边缘保留滤波 去噪 dst = cv.pyrMeanShiftFiltering(image, sp=10, sr=150) # 灰度图像 gray = cv.cvtColor(dst, cv.COLOR_BGR2GRAY) # 二值化 ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY_INV | cv.THRESH_OTSU) # 形态学操作 腐蚀 膨胀 erode = cv.erode(binary, None, iterations=2) dilate = cv.dilate(erode, None, iterations=1) cv.imshow('dilate', dilate) # 逻辑运算 让背景为白色 字体为黑 便于识别 cv.bitwise_not(dilate, dilate) cv.imshow('binary-image', dilate) # 识别 test_message = Image.fromarray(dilate) text = pytesseract.image_to_string(test_message) print(f'识别结果:{text}') src = cv.imread(r'./test/044.png') cv.imshow('input image', src) recognize_text(src) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows()
运行效果如下:
识别结果:3n3D
Process finished with exit code 0
实例2
import cv2 as cv import pytesseract from PIL import Image def recognize_text(image): # 边缘保留滤波 去噪 blur =cv.pyrMeanShiftFiltering(image, sp=8, sr=60) cv.imshow('dst', blur) # 灰度图像 gray = cv.cvtColor(blur, cv.COLOR_BGR2GRAY) # 二值化 ret, binary = cv.threshold(gray, 0, 255, cv.THRESH_BINARY_INV | cv.THRESH_OTSU) print(f'二值化自适应阈值:{ret}') cv.imshow('binary', binary) # 形态学操作 获取结构元素 开操作 kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_RECT, (3, 2)) bin1 = cv.morphologyEx(binary, cv.MORPH_OPEN, kernel) cv.imshow('bin1', bin1) kernel = cv.getStructuringElement(cv.MORPH_OPEN, (2, 3)) bin2 = cv.morphologyEx(bin1, cv.MORPH_OPEN, kernel) cv.imshow('bin2', bin2) # 逻辑运算 让背景为白色 字体为黑 便于识别 cv.bitwise_not(bin2, bin2) cv.imshow('binary-image', bin2) # 识别 test_message = Image.fromarray(bin2) text = pytesseract.image_to_string(test_message) print(f'识别结果:{text}') src = cv.imread(r'./test/045.png') cv.imshow('input image', src) recognize_text(src) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows()
运行效果如下:
二值化自适应阈值:181.0
识别结果:8A62N1Process finished with exit code 0
实例3
import cv2 as cv import pytesseract from PIL import Image def recognize_text(image): # 边缘保留滤波 去噪 blur = cv.pyrMeanShiftFiltering(image, sp=8, sr=60) cv.imshow('dst', blur) # 灰度图像 gray = cv.cvtColor(blur, cv.COLOR_BGR2GRAY) # 二值化 设置阈值 自适应阈值的话 黄色的4会提取不出来 ret, binary = cv.threshold(gray, 185, 255, cv.THRESH_BINARY_INV) print(f'二值化设置的阈值:{ret}') cv.imshow('binary', binary) # 逻辑运算 让背景为白色 字体为黑 便于识别 cv.bitwise_not(binary, binary) cv.imshow('bg_image', binary) # 识别 test_message = Image.fromarray(binary) text = pytesseract.image_to_string(test_message) print(f'识别结果:{text}') src = cv.imread(r'./test/045.jpg') cv.imshow('input image', src) recognize_text(src) cv.waitKey(0) cv.destroyAllWindows()
运行效果如下:
二值化设置的阈值:185.0
识别结果:7364Process finished with exit code 0
黑松山资源网 Design By www.paidiu.com
广告合作:本站广告合作请联系QQ:858582 申请时备注:广告合作(否则不回)
免责声明:本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除!
免责声明:本站资源来自互联网收集,仅供用于学习和交流,请遵循相关法律法规,本站一切资源不代表本站立场,如有侵权、后门、不妥请联系本站删除!
黑松山资源网 Design By www.paidiu.com
暂无评论...
RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。
更新日志
2024年10月05日
2024年10月05日
- 群星《前途海量 电影原声专辑》[FLAC/分轨][227.78MB]
- 张信哲.1992-知道新曲与精丫巨石】【WAV+CUE】
- 王翠玲.1995-ANGEL【新艺宝】【WAV+CUE】
- 景冈山.1996-我的眼里只有你【大地唱片】【WAV+CUE】
- 群星《八戒 电影原声带》[320K/MP3][188.97MB]
- 群星《我的阿勒泰 影视原声带》[320K/MP3][139.47MB]
- 纪钧瀚《胎教古典音乐 钢琴与大提琴的沉浸时光》[320K/MP3][148.91MB]
- 刘雅丽.2001-丽花皇后·EMI精选王【EMI百代】【FLAC分轨】
- 齐秦.1994-黄金十年1981-1990CHINA.TOUR.LIVE精丫上华】【WAV+CUE】
- 群星.2008-本色·百代音乐人创作专辑【EMI百代】【WAV+CUE】
- 群星.2001-同步过冬AVCD【环球】【WAV+CUE】
- 群星.2020-同步过冬2020冀待晴空【环球】【WAV+CUE】
- 沈雁.1986-四季(2012梦田复刻版)【白云唱片】【WAV+CUE】
- 纪钧瀚《胎教古典音乐 钢琴与大提琴的沉浸时光》[FLAC/分轨][257.88MB]
- 《国语老歌 怀旧篇 3CD》[WAV/分轨][1.6GB]